蚁群优化算法在风电偏航故障检测中的应用

【摘要】：针对风电机组结构与工况特点,通过研究风力特性和目前的信号检测方法,提出一种新型风电偏航故障检测方法。将风向特性提炼为Elite因子并融合到蚁群智能算法之中,弥补蚁群算法全局搜索周期较长的不足,提高处理有效数据的精度,并应用BP神经网络对偏航故障进行诊断。通过转子故障实验台试验并采集数据,应用Matlab软件分析试验数据,结果表明,与传统方法相比,新方法缩短了故障检测时间,提高了检测精度。 【作者单位】： 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;
【关键词】： 风力发电 故障检测 蚁群算法 BP神经网络 Elite因子
【基金】：国家自然科学基金项目(51275052)
【分类号】：TM614;TP18
【正文快照】： 0引言在全球生态环境日益恶化和石化能源逐渐枯竭的双重压力下,对新能源的利用和开发已成为全球各国关注的焦点。风力发电是世界上公认的最接近商业化的可再生能源技术之一[1],[2],由于其在改善生态环境、优化能源结构、促进社会经济可持续发展等方面具有突出作用,因此世界各

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